脑电特征提取分类 EEG_Classifier，脑电特征提取分类 EEG_Classifier，脑电特征提取分类 EEG_Classifier
2021-03-16 13:54:53
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脑电分析的专业工具箱，由于本人只能上传小于20M的文件，所以分开上传的，请与脑电分析matlab工具箱1并在一起使用。保证好用
2021-03-14 22:02:47
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脑电分析的专业工具箱，由于本人只能上传小于20M的文件，所以分开上传的，请与脑电分析matlab工具箱2并在一起使用。保证好用
2021-03-14 22:02:29
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Python中FIR滤波和小波滤波对比，内含相关代码和示例数据。例子中有小波包的实现以及MNE库中FIR滤波的实现。
2021-03-03 15:35:11
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脑-机接口(BCI)中常用高密度导联来获取脑电(EEG)信号的空间信息,为了避免使用过多导联给EEG采集工作带来不便,消除无关的噪声通道,本文提出了一种基于共空间模式(CSP)的导联优化方法,基于CSP方法得到的投影矩阵,使用2-范数的导联筛选准则,筛选出在投影空间中权重较大的M个导联,目的是用较少的导联来获得与使用高密度导联相近的分类识别率。实验数据使用BCI Competition 2005DatasetⅢa,针对三个受试者的三类运动想象(左手、右手和脚),分别比较了使用该方法选择的导联和使用全部导联情况下得到的分类识别率。实验表明,使用筛选后的20导联得到的三个受试者的分类识别率,均高于使用全部60导联得到的分类识别率,从而验证了所提出方法的有效性和实用性
2021-03-03 11:09:04
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对一段脑电信号进行预处理，包括工频干扰消除、基线漂移消除，对预处理后的脑电信号进行频谱分析，分别提取theta、delta、alpha、beta、gamma、piper节律信息，并分析各特定频带信号的时域、能量等特征，详见https://www.xxy.ink/learn/bci/1.html，数据比较大约600M。
2021-02-25 12:01:32
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2021-02-25 10:01:10
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研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点,针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号,通过提取频带能量获得了想象左手小指及舌头运动时的特征,结合Fisher,SVM-RFE及L0算法对特征进行选择,采用10段交叉验证的方法得到训练数据集在各维特征数下的识别正确率并选出最佳特征组合.结果表明:三种特征选择方法中SVM-RFE算法所选出的特征组合可以获得最低的识别错误率以及最低的特征维数,针对所选出的特征组合,使用训练数据集的特征对线性支持向量机进行训练,使用训练好的模型对测试数据集进行分类,识别正确率可以达到94%.
2021-02-23 18:04:34
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